미국 대통령 선거가 공화당 도널드 트럼프의 승리로 끝났다. 그런데 여론조사에서 우세했던 힐러리 클린턴은 왜 선거에서 패배했을까. 이에 대한 다양한 분석이 이뤄지고 있다. 클린턴은 경선 과정에서 데이터 분석을 중시하고 있었다. 이 때 분석에 이용한 게 바로 에이다(Ada) 알고리즘이다. 에이다는 무엇인지 그리고 왜 정확한 분석을 해낼 수 없었던 것일까.

19세기 수학자 찰스 배비지는 기계식 범용 컴퓨터인 해석기관(analytical engine)을 개발한 인물. 그런데 이태리어로 이뤄져 있던 그의 강연을 영어로 번역, 역주를 붙인 사람은 시인 바이런의 외동딸이자 수학 애호가였던 에이다 러브레이스(Augusta Ada King, Countess of Lovelace)다. 러브레이스의 문장은 배비지 자신도 눈치 채지 못했던 해석기관의 가능성에 대해 언급하고 있어 컴퓨터 발전에 크게 기여했다.





하지만 이후 상당 시간 러브레이스에 대한 역사적 중요성은 간과되어 왔다. 1980년 미 국방부는 새로운 프로그래밍 언어에 그녀의 이름을 따서 에이다(Ada)라고 명명한다.

에이다는 신뢰성과 보수성이 뛰어난 프로그래밍 언어다. 클린턴 진영은 이런 에이다를 이용해 작성한 알고리즘을 에이다라고 했다고 한다. 클린턴의 선거 활동은 데이터 분석에 따라 이뤄지고 있었다. 보좌관은 에이다 알고리즘을 중시했다. 클린턴이 언제 어디에서 연설할 것인지 또 어디에서 TV 광고를 내보낼지, 비욘세 등의 클린턴 지원 콘서트 같은 모든 결정에 에이다 알고리즘을 이용한 것이다. 이 때 알고리즘은 보안에 만전을 기하기 위해 다른 여러 서버에서 운용하며 액세스할 수 있는 건 수석 보좌관 뿐이었다.

온갖 여론 조사 데이터를 받은 에이다 알고리즘은 트럼프와의 선거전이 어떻게 될지에 대해 하루에도 40만 개에 이르는 시뮬레이션을 냈다. 이런 결과는 선거 관계자에게 전해졌고 어떤 격전지가 위험할지, 어디에 자원과 시간을 투자해야 할지 등에 대한 자료도 에이다 알고리즘으로 산출했다.

선거에 이런 분석 기법을 이용하는 건 물론 새로운 건 아니다. 하지만 클린턴 진영이 이용한 이런 분석 기법은 2008, 2012년 대선에서 오바마 대통령 당시 분석보다 훨씬 복잡한 것이다. 그럼에도 불구하고 클린턴은 왜 패배했을까.

예를 들어 에이다 알고리즘 분석은 일찌감치 펜실베이니아가 중요해질 것으로 나타나 있었기 때문에 클린턴은 펜실베이니아를 자주 방문했고 7일 마지막 집회 중 하나도 펜실베이니아를 선택한다. 이렇게 에이다의 알고리즘 분석은 정확한 부분도 있었다. 반면 다른 곳에 관해선 중요성이 표시되지 않거나 너무 늦는 문제가 생겼다. 격전지가 된 미시간은 클린턴이 선거 직전 열린 마지막 집회에 처음 방문했다.

정치권 대부분이 그렇듯 에이다 알고리즘은 러스트벨트에 위치한 시골 유권자도 과소평가했다. 미래를 예상하는 건 인간이나 컴퓨터에게 모두 어렵다는 걸 보여준다. 변함없이 논란의 대상이 되고 있는 수많은 법률이나 정치적 상황을 데이터에 지나치게 의존하는 것에 대한 경고를 하는 듯하다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.

윤신철 칼럼니스트  creact17@gmail.com

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